Использование познавательных барьеров в обучении студентов в вузе (стр. 2 )

В процессе выполнения данной работы, принципиальными являлись два момента. Во-первых, источник информации статистического материала был адекватен той задаче, решение которой предусматривает исследование. Во-вторых, был обеспечен должный уровень анализа набираемого банка данных. Проведенные исследования, результаты которых получены на стадии констатирующего эксперимента, позволяют утверждать, что выше обозначенные условия получения необходимого статистического материала удалось выполнить. Предлагаемые в процессе эксперимента вопросы практически не вызывали у студентов сомнения относительно того, что от них (студентов) требуется. Полученная на первой стадии исследования информация была такого содержания, что уже на качественном уровне позволяет делать определенные выводы относительно степени подготовки студентов и на этой основе корректировать организацию учебного процесса.

Полученный на основе ответов массив исходных данных использовался для дальнейшего анализа с помощью методов математической статистики. Полученная в ходе опроса информация содержала субъективные мнения и оценки подверженные колебаниям под воздействием условий опроса и других обстоятельств, поэтому на второй стадии исследования она подвергалась статистической обработке – систематизации и группировке по основным признакам сходства. В соответствии с существующими представлениями успех использования статистических методов для анализа экспериментальных результатов очень часто зависит от того, насколько успешно удается совместить выполнение двух условий. Первое из них – использовать по возможности небольшое количество показателей, на основании которых определялись критерии проявления познавательных барьеров; второе – показатели должны наиболее полно отражать ту информацию, которую предполагается получить в процессе статистической обработки. Анализ ответов на вопросы анкеты, полученных в течение трехлетнего цикла, позволил выделить следующие показауровень подготовки опрашиваемых студентов в школе; 2) мотивация к обучению; 3) склонность к изучению дисциплин естественнонаучного и (или) гуманитарного цикла; 4) интерес к предмету. Приведенные ниже результаты статистического анализа отражают проведенные нами на этот счет исследования. Сначала анализировались ответы группы студентов дневной формы обучения. На этом этапе в эксперименте принимало участие 18 студентов Братского госуниверситета специальности «Финансы и кредит» (ФиК-03-1) и 39 студентов Братского филиала Байкальского госуниверситета экономики и права специальности «Менеджмент организации» (МО-04-1, МО-04-2).

Оценка уровня подготовки в школе (УП) проводилась на основе ответов опрашиваемых студентов на вопрос: «Какие оценки Вы имели в школе по дисциплинам естественнонаучного цикла?» Затем проводился статистической анализ полученной в результате опроса информации. В ходе ответов на предложенные вопросы студенты могли давать не совсем точную информацию относительно своих оценок в школе. Данное обстоятельство указывает на необходимость проведения соответствующей количественной обработки результатов опроса, чтобы делать на их основе достаточно адекватные выводы, т. е. об использовании статистических методов, которые позволяют (при соответствующем их применении) делать обобщающие (прогнозные) выводы на основании сравнительно небольшого фактического материала.

Использованная нами методика предполагала сначала нахождение среднего выборочного () значения соответствующего параметра и среднего квадратичного отклонения () отдельно для каждой из групп. Эти данные позволяют оценить степень однородности анализируемых оценок на основании коэффициента вариации () и моды ().

Значение моды определялось по формуле:

(1)

где ХМ- нижняя граница модального интервала;

fM - частота модального интервала;

f(M-1) - частота интервала, предшествующего модальному;

f(M+1) - частота интервала, следующего за модальным;

i– величина модального интервала.

Найденные нами значения равнялись соответственно 6,4%; 9,8% и 10,0%. Так как коэффициент вариации по каждой группе меньше 33%, следует заключить, что совокупность анализируемых нами данных - однородная. Наконец, находилась мода, которая, как было указано выше, характеризует наиболее часто встречающиеся признаки анализируемой совокупности данных (в нашем случае - наиболее часто встречающиеся оценки («4»), которые получали студенты будучи еще школьниками).

Оценка мотивации к обучению (МО). В основу анализа данного признака положены ответы на вопрос: "Хотели бы Вы изучать какой-нибудь предмет углубленно?" Ответу приписывался ранговый номер от «1» до «4». Таким образом, 83,3% студентов группы ФиК-03-01 имели желание получать углубленные знания («да» - 4); напротив, такого желания не проявило 76,2% студентов группы МО-04-1 («нет»-1); 66,7% студентов группы МО-04-2 посчитали необязательным стремиться к более глубокому изучению предметов, предусмотренных учебным планом («необязательно» - 2).

Склонность к изучению дисциплин естественнонаучного и (или) гуманитарного цикла (СкП). Третьим показателем, которым мы пользовались при решении проблемы познавательных затруднений, присущих студентам, был их интерес (склонность) к тем или иным учебным предметам. Прежде чем проводить опрос, предметы были разделены на две группы – гуманитарные и естественнонаучные. В этом делении есть определенный элемент условности, поэтому нами давалось пояснение студентам относительно того, что означает это деление. Принимался во внимание тот факт, что окажутся и такие студенты, которые проявляют интерес к предметам обеих групп. Результаты опроса показали, что студенты двух из трех опрошенных групп явно отдают предпочтение предметам естественнонаучного цикла (соотношение ответов 31/4 для группы ФиК-03-1(88,6%) и 21/1(95,5%) – для группы МО-04-2). Что касается студентов группы МО-04-1, то это тенденция менее выражена - 57% (соотношение ответов 24/18).

Интерес к предмету (ИП). Стремясь получить более полное представление о готовности студентов к изучению КСЕ, мы предложили ответить студентам на вопрос о том, почему им импонировало изучение того или иного предмета (какой именно – в данном случае непринципиально) в школе. Начиная опрос, мы поясняли студентам, что они сами должны назвать причину интереса к изучению в школе того или иного предмета. Такими причинами назывались: личный интерес к предмету, интересное преподавание, предметы были более понятны по сравнению с другими предметами. Вместе с тем были студенты, которые затруднялись ответить что-либо на поставленный вопрос. Среди студентов группы ФиК-03-1 таких оказалось 4 из,2%) опрошенных, все студенты группы МО-04-1 назвали конкретную причину, в то время как 11 из,1%) студентов группы МО-04-2 не смогли дать конкретный ответ на поставленный вопрос. Таким образом, если судить по полученным нами ответам на указанный выше вопрос, заметное большинство опрошенных студентов 72% (41 из 57) потенциально оказались подготовленными для того, чтобы осознанно изучать предметы цикла математических и естественнонаучных дисциплин, а значит и КСЕ.

Проведенный анализ результатов опроса отдельной группы студентов показал, что выбранные нами критерии позволяют получать статистически значимые параметры. Это открыло возможность проводить статистический анализ фактического материала с целью получения выводов обобщающего характера, для чего составлялась база данных, полученных в 2003 – 2004, 2004 – 2005 и 2005 – 2006 учебных годах. В соответствии с существующими представлениями используемый статистический массив данных достаточно

адекватно описывает рассматриваемые явления и (или) процессы, к которым он относится. Так как используется для этой цели несколько признаков (факторов), проводим оценку тесноты их связи с помощью коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона или Чупрова.

В исследованиях, подобных проведенными нами, более приемлемым является использование коэффициентов Чупрова (), определяемых выражением:

, (2)

, (3)

где число групп по столбцам таблицы, число групп по строкам таблицы, частота каждой клетки, номер строки, суммарные частоты по строкам, суммарные частоты по столбцам, номер столбца.

Таблица 1

Корреляционная связь при сопоставлении двух признаков, для оценки коэффициента Чупрова

Год обучения	Форма обучения	Мотивация к обучению	Оценка уровня подготовки в школе (варианты ответов)	Общее количество ответов
2,3,4.5	3,4	3,4,5	4,5	5
	Очная	Нет	-	7	4	19	1	31
Не знаю	-	6	17	4	1	28
Да	-	12	31	63	10	116
Итого	-	25	52	86	12	175
Заочная	Нет	-	4	3	3	-	10
Не знаю	-	18	3	2	2	25
Да	-	10	8	8	1	27
Итого	-	32	14	13	3	62
	Очная	Нет	-	19	14	25	4	62
Не знаю	1	1	4	7	-	13
Да	-	19	43	88	14	164
Итого	1	39	61	120	18	239
Заочная	Нет	-	4	1	-	-	5
Не знаю	-	-	-	-	-	-
Да	-	11	8	10	1	30
Итого	-	15	9	10	1	35
	Очная	Нет	-	10	10	22	4	46
Не знаю	1	10	16	12	5	44
Да	1	22	27	80	8	138
Итого	2	42	53	114	17	228
Заочная	Нет	1	4	6	5	-	16
Не знаю	-	13	19	13	-	45
Да	1	17	20	29	1	68
Итого	2	34	45	47	1	129

Коэффициент изменяется в пределах от нуля до единицы. Отличное от нуля значение свидетельствует о наличии связи между рассматриваемыми признаками. Здесь приводится расчет коэффициента Чупрова при сопоставлении двух признаков – оценки уровня подготовки в школе и мотивация к обучению.